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阅读下面的文字，完成1～5题。 材料一： 细心的人会注意到，自然界有许多体型很小的昆虫，能够实时跟踪物体、导航和躲避障碍物。它们的神经元只有几万、几十万个，与之相比，人类大脑的神经元及突触数量和复杂功能更令人惊叹。如果能在芯片上模拟这些大脑，必然可以系统提升计算机的整体能力。正是基于这一想法，类脑芯片应运而生，它是建造类脑计算机最关键的部件，可以说是人类大脑的硬件电路形式。类脑芯片主要负责模拟大脑神经元及突触的功能特性、信号传递和学习方式，让计算机在低电能消耗情况下完成感知、学习、记忆、决策等智能任务。 目前，类脑芯片研究主攻方向是寻找工作行为特性与大脑神经元相似的纳米器件。类脑芯片由大量更小的电子器件组成，这些器件每个仅几十纳米到几百纳米大小，被称为纳米器件。长期以来，研究人员不断寻找与构造合适的纳米器件。如一类叫作忆阻器的纳米器件，其纳米夹层中的离子运动可以改变器件的工作状态，这与大脑神经元及突触细胞膜中所包含的离子通道的作用相似。有些忆阻器可以一直保持这样的工作状态，即使断电了也不会丢失，就跟人的记忆一样。 有了上亿甚至上百亿个类脑纳米器件后，还要使它们都按照人们需要的行为模式协同工作，即要形成与类脑芯片运行相匹配的体系架构，类脑芯片架构就是模拟人脑的神经突触传递结构。目前最常见的计算芯片（CPU）均是在冯·诺伊曼体系架构下建立的。这 种架构的最大特点是“存算分离”，即存储单元和计算单元是分开的，好比编曲和演奏是 分开的。程序员像是作曲家，编程好比编曲，写有程序的存储器就像曲谱本，操作者则像是演奏家，其运算好比演奏，乐器就是具备计算能力的计算单元。一个计算单元可以根据存储器里的不同程序执行不同任务，就像同一台钢琴可以演奏不同曲子一样。与此原理不同的是，生物大脑并不区分存储区和计算区，而是集“作曲家、曲谱本、演奏家和演奏工具”于一体。它是信息的存储者，也是信息的处理者，还是信息的创造者，具有自我学习、思考、创新创造等能力。 并且，类脑芯片还要解决芯片的能效问题。研究发现，人脑是一部能效极高的“计算机”，若用现在的计算机去处理人脑承担的任务，粗略估计需要高达100兆瓦的功耗，是人脑功耗的500万倍。人脑可以低能量消耗运行的原因之一，就是存算一体的机制最大程度减少了数据的传输需求与传输距离，节约了传统计算架构中计算单元和存储单元问通信所消耗的时间和能量。因此，类脑芯片不仅能够像人脑一样根据外界动态信息做出反应并不断学习，还可以在无信息输入的时候进入“休息”的省电状态。 总体而言，基于硬件的类脑计算过程模拟与真实大脑相比仍有不小差距，类脑学习的运作机制与算法研究还很有限；再如目前人类对大脑神经元及突触如何编码、转导和储存神经信息有较多了解，但尚不了解神经信息如何产生感知觉、情绪、抉择、语言等各种大脑高级认知功能。要让科幻电影里那样的“人类超级大脑”计算机成为现实，仍需研究者久久为功。 （摘编自吴朝晖《类脑计算——构建“人造超级大脑”》） 材料二： “类脑计算”真的能够为“人工通用智能／强人工智能”的实现提供一个有前途的平台吗？ 对于任何以“人类智能”为目标的科学技术，从外延和内涵两方面准确地定义“人类智能”在本质上是必不可少的。否则，就根本无法说“达成人类智能”或“超越人类智能”等等。特别是从用计算技术模拟“人类智能”的角度出发，识别和定义可以用于组合出复杂的智能的最基本单元也是必不可少的。显然，这是一项涉及许多学科的非常困难的任务。就目前来看，我们在这方面还没有看到任何实质性的进展。 众所周知，人类学者可以在逻辑学、数学和各个科学领域创造和解决许多图灵计算机不可计算问题。因此，如果我们认为逻辑学家、数学家和科学家的这种“计算”能力应该是“人工通用智能／强人工智能”所能完成的智力任务，那么我们必须首先要突破“图灵可计算性”的概念（其本质上定义了有穷、连续、确定的计算步骤之序列）。这是一项涉及哲学、逻辑学和数学的任务，难度很大，但与包括“类脑计算”在内的任何计算技术无关。 计算能力只是“人类智能”的一个方面。还有其他认知能力也应该被形式地定义，例如，“人类推理能力”“人类理解能力”“人类判定能力”“人类发现能力”“人类预测能力”等等。同样，这些也都是涉及哲学、逻辑学、数学以及众多科学的任务，难度很大，但与包括“类脑计算”在内的任何计算技术无关。尤其是，逻辑学应该是在抽象的思维层面和具体的实践层面上支撑“人类智能”的最普遍和最重要的一般正确性标准。但是，在当前“类脑计算”的研发中，我们能够找到与逻辑基础相关的工作吗？ 由于“人类智能”是人类大脑神经网络的产物，识别、定义、模拟人脑产生智能的机理，当然是实现“人工通用智能／强人工智能”的合理途径之一。显然，研究人脑如何产生智能的机理是首要任务。这也是挑战我们众多学科（包括生理学、心理学、逻辑学、数学等等）的艰巨任务。但是，当前的“类脑计算”是建立在某种定义清楚的机理之上的吗？ （摘编自程京德《“类脑计算”能够为人工通用智能的实现提供一个有前途的平台吗？》） 1.下列对材料相关内容的理解和分析，不正确的一项是（3分） A.类脑计算打破了冯·诺伊曼架构的束缚，模仿人类的大脑，以实现存储处理一体化，具有超低能耗和智能化的信息处理能力。 B.即使在断电的情况下，有些忆阻器还可以一直保持工作的状态，这样的特性会使类脑芯片具有更低的功耗和更好的稳定性。 C.尽管“人类智能”集理解、推理、预测、判断等多种元素于一体，但当前的计算机在 数理逻辑及逻辑运算方面还是一片空白。 D.“人类智能”是类脑计算的逻辑起点，对这一概念的内涵和外延进行精准定义，涉及的学科多，难度大，目前尚未看到效果。 2.根据材料内容，下列说法正确的一项是（3分） A.材料一和材料二都谈到了类脑计算机光明前景和现有局限性，不过二者的主题以 及作者对类脑计算机的相关态度却并不相同。 B.类脑芯片模拟人类大脑信息处理方式，所有器件同时对信息进行智能处理，从而实现存算一体化具有更加强大的处理能力。 C.如果类脑芯片能使计算机实现感知、学习、记忆、决策等智能任务，那么新型计算机无需人类编程，无需时刻遵循操作指令。 D.在类脑芯片的研发方面，应主要关注纳米器件如何进行更高效的感知、存储和计算，如何构建融感、存、算为一体的类脑系统。 3.下列选项中，不能作为材料一论据的是（3分） A.北京大学研制成功“仿视网膜芯片”，该芯片像人类视网膜一样采用神经脉冲表达视觉信息，脉冲发放频率“超速”人眼百倍，能“看清”高速旋转叶片的上文字。 B.英特尔公司展示了自主学习神经元芯片“Loihi”，“Loihi芯片可以通过脉冲或尖峰 传递信息，自动调节突触强度，通过环境中的各种反馈信息，进行自主学习。 C.高通公司公布一款名为“Zeroth”的芯片，该芯片通过类似于神经传导物质多巴胺的“正强化”完成编程，搭载该芯片的设备能够随时自我学习。 D.浙江大学研发明“达尔文”芯片，这款芯片上集成了2048个硅材质的仿生神经元， 可支持超过400万个神经突触和15个不同的突触延迟。 4.请简要梳理材料一的行文脉络。（4分） 5.关于人类大脑和类脑计算，材料一和材料二有哪些共同认识？（4分） 1.（3分）C（“当前的计算机在数理逻辑及逻辑运算方面还是一片空白”错误。） 2.（3分）D（A材料二“谈到了类脑计算机光明前景”错误；B所有器件同时对信息进行处理，文中无据；C “新型计算机无需编程”文中无据。） 3.（3分）A 4.（4分）首先由自然现象引出类脑芯片，点明类脑芯片的作用。（1分）进而依次说明类脑芯片的研究方向：寻找工作行为特性与大脑神经元相似的纳米器件；设计与类脑芯片运行相匹配的的体系架构；解决类脑芯片的能效问题。（2分）最后点明类脑计算机的发展任重道远。（1分） 5.（4分）①类脑计算与人类大脑相比还有较大差距，人类大脑所具有的学习、思考、创新等能力，是类脑计算难以模拟的。②人类大脑智能（认知功能）产生的原因尚不明确，制约了类脑计算的发展。（每个要点2分） |
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